[Appel à candidatures] Poste de doctorant

Sujet :

Marché électronique de la mobilité pour des chaînes urbaines de déplacement optimisées.

Descriptif du sujet de thèse :

L’étalement des villes et le développement économique induisent de plus en plus de pressions sur les infrastructures routières urbaines et les modes de transport en commun, mettant en relief la thématique de la mobilité qui se veut non seulement performante, mais également durable.

Les modèles usuels de trafic ne tiennent pas compte de la plus ou moins grande facilité des transports offerts à l’usager qui constituent à l’évidence un facteur de génération de trafic pour le transport de voyageurs notamment.

Des phénomènes non linéaires comme la congestion surgissent et deviennent handicapants dans une ère d’échanges se voulant efficiente. Les usagers du transport passent et perdent donc de plus en plus de temps assimilé à un coût par l’intermédiaire de la notion de valeur du temps dont la complexité vient du fait que le transport demeure in fine un bien à qualité variable avec le trafic.

Dans ce projet de recherche doctorale, se basant sur des enquêtes de terrain de type Origine-Destination sur la ville de Casablanca, nous allons déployer des solutions innovantes permettant de définir le domaine de la mobilité de manière efficiente et intelligente via l’exploitation de nouveaux protocoles, le traitement et l’analyse de données et, plus spécifiquement, l’usage de l’Intelligence Artificielle (IA) utilisant des algorithmes performants de Machine Learning.

Ces innovations technologiques vont modifier à la fois les besoins de transport et les moyens de les satisfaire, constituant une opportunité certaine pour résoudre les difficultés qui entachent la mobilité.

En effet, l'application de l’IA à la mobilité, faisant notamment appel à la famille des réseaux de neurones artificiels, vise à surmonter les défis liés à une demande croissante de déplacements, à la gestion des flux de trafic et à la dégradation de l’environnement via l’internalisation des externalités négatives du transport.

Ces techniques de systèmes de transport intelligents offriront donc des possibilités d’optimisation et ouvriront des espaces de choix actuellement peu étudiés et explorés comme les reports horaires et les transferts modaux en temps réel.

Ce projet a ainsi pour ambition de contribuer à la construction de cette nouvelle catégorie de modèles intelligents pour résoudre les problèmes de congestion et de proposer des instruments appropriés, à l’instar d’un mécanisme tarifaire dynamique.

En conclusion, sur la base de la modélisation développée, ce projet aboutira au développement d’un Assistant Personnel de Voyages Intelligent (APVI) et intermodal de nouvelle génération qui sera en mesure de proposer à l’usager une chaîne de déplacements optimisée, à même de minimiser le coût généralisé de toute liaison Origine-Destination escomptée.

Mots-clés :

Mobilité Urbaine, IA, Transferts modaux, Externalités, Congestion, Modèles de Trafic et Simulations, Modèles de Financement.

Profil et compétences recherchés :

• Ingénieur(e) en statistiques et économie appliquée avec une orientation en modélisation économique et analyse économétrique (des connaissances en programmation sont hautement appréciées).

OU

• Master en mathématiques appliquées/Ingénieur(e) en génie industriel avec des connaissances solides en recherche opérationnelle (optimisation, simulation et algorithmique) et programmation.
• Intérêt manifeste pour le transport et la logistique.
• Autonome, sens de l’analyse et de la critique.
• Autonome, sens de l’analyse et de la critique.
• Très bon niveau en français et bon niveau en anglais à l’oral comme à l’écrit.

Directeur de thèse :

Pr. Othmane Benmoussa - Laboratoire Mobilité, Innovation, Logistique / Centre de Recherche Euromed

E-mail : o.benmoussa@ueuromed.org 
Cedoc.admission@ueuromed.org

FINANCEMENT : Dans le cadre du programme Al Khawarizmi.

DELAI LIMITE DE SOUMISSION : 14 AVRIL 2025

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